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구글은 지난 9월(2016.9.27)에 뉴럴 머신 번역 시스템 (Neural Machine Translation System (GNMT)) 을 내놓았다.  10년전(2006)에 내 놓은 통계기반 머신 번역 서비스보다 성능을 크게 끌어올렸다고 한다. https://research.googleblog.com/2016/09/a-neural-network-for-machine.html 하지만,  한국어에는 아직 미적용. 때마침, Naver Labs에서 자체 개발한 인공신경망(Artificial Neural Network) 기반 번역 (베타)서비스 제공을 시작했다. http://labspace.naver.com/nmt 네이버는 '파파고'라는 무료 번역 앱도 제공중이다. http://thegear.co.kr/12575 --- 번역할 일이 있어서, 성능 좋은 네이버랩스의 뉴럴 머신 번역 기능을 사용해 보기로 했다. 그런데, 한번에 200자 이하만 된다. Open API 아직 미지원. 그래서,  API로 돌릴 수 있는지 테스트 해봤다. 일단은 된다. 남은 일은 문장 단위로 loop 돌려줘야.

DATETIME vs. TIMESTAMP #DATETIME range: ‘1000-01-01 00:00:00’ to ‘9999-12-31 23:59:59’ #TIMESTAMP range: ‘1970-01-01 00:00:01’ UTC to ‘2038-01-19 03:14:07’ UTC. 특징 저장시 UTC로 변환해서 저장 사용시 time_zone으로 변환해서 반환. * DATETIME은 불변. 예) SET TIME_ZONE = "asia/seoul"; 에서 SET TIME_ZONE = "america/new_york";으로 변경하는 경우 TIMESTAMP 값은 변경됨. DATETIME 값은 변경안됨.

restify node.js 모듈  REST 웹서비스 빌더  express에서 많은 것을 가져와서 만듦.  왜 express 대신 restify를 사용해야 하는가? express는 웹브라우저 애플리케이션에 초점이 맞춰져있고, 많은 기능 (템플릿, 렌더링 )을 제공하지만, restify는 그렇지 않다.  restify는 maintanable하고 observable한 "strict" 서비스를 만들 수 있도록 한다.  restify는 자동 DTrace를 모든 핸들러에 제공한다.  간단히 말하면, HTTP 인터랙션에서 응답시간과 애플리케이션의 특징들을 모두 살펴볼 수 있는 프레임워크가 필요해서 만들었다고 함. http://restify.com/

미래의 스타트업 팀 구성은 어떻게 바뀔것인가? 애플리케이션 시장이 앱(App)에서 대화형 인공지능(A.I)로 옮겨감에 따라, 스타트업 멤버의 역할에도 변화가 올것으로 예상한다. 기존 Hustler: 고객의 요구를 잘 이해하고 사로잡는 리더 Hacker: 잠자면서도 코딩하는 개발자 Designer: 절대색감의 디자이너 미래 Hustler: 고객과의 대화를 분석해서 적용하는 소프트웨어 컴포넌트로 대체 Hacker: 코딩보다는 인공지능 도구를 잘 써서 데이터를 모델링하고 분석해서 인간이 이해하기 쉽게 보여줄 수 있는 데이터 사이언티스트로 대체. (수학천재+예술천재) Designer: 대화형으로 옮겨감에 따라, 그래픽보다는 인간에 대한 이해도가 높고, 공감력이 뛰어난 작가로 대체. 인간이 도구를 만들던 시대에서 인간이 인간을 만드는 시대로 진화하고 있다. http://venturebeat.com/2016/10/03/how-a-i-and-chatbots-will-change-startups/

인간적인 일이란? 아주 가까운 미래에는 인공지능이 인간의 많은 일을 대신할 것이다. 어떤 업무가 대체 가능한가? Botable Work Test (BWT) 인공지능으로 대체 가능한 업무인가를 알 수 있는 한가지 힌트는 업무 메뉴얼이다. 업무가 메뉴얼로 되어 있으면 그 업무는 인공지능으로 대체될 가능성이 아주 높다. 알파고가 그 어렵다는 바둑게임에서 이세돌 9단을 이긴것을 보면 알 수 있다. 우주의 별 개수 만큼 많은 경우의 수가 있는 어렵고 복잡한 게임이 바둑이라고 하지만, 19x19의 칸에 흑돌과 백돌을 교대로 두고, 최종적으로 집을 많이 낸 선수가 이기는 승패가 분명한 게임이었기에 현재의 인공지능 기술로 학습이 가능했다. 최근 고객 콜센터를 운영하는 회사들은 고객의 전화문의를 문자나 카카오톡 등의 문자 서비스로 돌리고 있다. 그리고 사람이 직접 응대하는 비용이 높기 때문에 어떻게 하면 인공지능 봇으로 대체할 수 있을까를 진지하게 고민중이라고 한다. 가까운 미래에는 단순한 일은 인공지능 로봇이 담당하고, 복잡하고 어려운 일은 인간이 맡게 될 가능성이 크다. 인간적인 일이란 과연 무엇일까?